为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
谷歌下一代旗舰模型Gemini 3未发布便已悄然走红！原因很简单：强，实在是太强了。在国外社交媒体平台𝕏上，一大波网友激动地分享了Gemini 3的内测结果——从曝光的这些案例来看，Gemini 3尤为擅长前端、SVG矢量图生成，而且多模态能力变得更强。
人工智能真是日新月异。早上看到网友的评论：我们已经 0 天没有吸引注意的 AI 领域新突破了。记得三个月前，OpenAI 官宣了他们的推理模型在国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中获得了金牌。
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
吴恩达又出新课了，这次的主题是—Agentic AI。 在新课中，吴恩达将Agentic工作流的开发沉淀为四大核心设计模式：反思、工具、规划与协作，并首次强调评估与误差分析才是智能体开发的决定性能力：
David Fajgenbaum，这位多次被命运击倒却又以勇气与智慧改写人生的医生，用科学、信念与不屈，将自己的奇迹求生化为拯救他人的毕生使命。他创立的Every Cure，借助AI在7500万种药物与疾病的可能组合中挖掘生命曙光，让无数罕见病与绝症患者重燃希望。
Gemini 3.0更近了！网友爆料称，谷歌下一代旗舰模型将在10月22日发布。一些拿到内测资格的开发者，放出了最全面的demo，Gemini 3.0能做到一次性直出网页、游戏、原创音乐等。前端开发，再也不需要人类。
国际奥赛又一块金牌，被AI夺下了！在国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT-5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手，在理论和数据分析测试中，拿下了最高分。在理论考试上，Gemini 2.5 Pro总体得分85.6%，GPT-5总体得分84.2%；
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表？AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image，已经能生成媲美摄影大片的自然图像，却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错，要么逻辑混乱、数据错误，要么就是标签错位。
